谷歌、英伟达、微软都在发力，AI药品研发是千亿美元市场（组图）

越来越多的科技巨头开始加码押注AI医疗。

隔夜，谷歌DeepMind及姊妹公司Isomorphic Labs旗下的AI药物研发模型AlphaFold官宣重磅升级，称最新版本AlphaFold 3可以预测蛋白质、DNA、RNA等生物分子的结构以及它们如何相互作用。

Alphabet兼谷歌CEO Sundar Pichai表示，目前，已有180多万名研究人员在疫苗开发、癌症治疗等研究工作中使用AlphaFold进行蛋白质预测。

在接受采访时，Isomorphic Labs的CEO Demis Hassabis表示，人工智能系统有可能彻底改变医学，并创造“巨大的商业价值”：

“我希望通过Isomorphic实现这两点：建立一个价值数千亿美元的业务，我认为它有这个潜力；同时为社会和人类带来难以置信的益处。”

盯上这条赛道的不止谷歌一个。

当前，几乎所有AI科技巨头展现出了对生物医药领域的兴趣，微软、亚马逊甚至Salesforce也都在开展蛋白质生成项目。

近日，英伟达医疗健康副总裁副总裁Kimberly Powell在接受媒体采访时表示，医疗健康将成为英伟达下一个“数十亿美元级业务”，英伟达的目标是为更多生物技术公司提供芯片、云基础设施与其他工具。

AI技术的下一个前沿应用？

英伟达创始人兼CEO黄仁勋曾多次强调，数字生物学将是“下一场惊人的颠覆性技术”。

诚如他所说，今年3月的英伟达举办的2024GTC大会上，医疗健康仍是“重头戏”之一，与生命科学相关的会议活动排在所有行业之首。

过去两年间，英伟达旗下AI药物研发平台BioNeMo的风投部门Nventures把大部分钱都投给了药物研发项目。数据显示，Nventures的19笔投资交易中有7笔是投向AI药物研发初创公司。

Powell解释道：

“计算机已经辅助设计行业创造了第一个价值2万亿美元的芯片公司，为什么不能辅助建立下一个万亿美元级别的制药公司呢？”

其他几家科技巨头也发力药物研发领域。仅在去年一年中，Salesforce推出了蛋白质生成AI大模型ProGen，微软发布了一个类似的开源模型EvoDiff，亚马逊还为其AWS机器学习平台SageMaker发布了蛋白质折叠工具，据报道，甚至连字节跳动也在招聘科学和药物设计团队。

这不由让人发问：AI技术的医药价值究竟何在？

以AlphaFold专注的蛋白质领域为例。

蛋白质是人体细胞组织的重要成分，也是生命活动的主要承担者。每一个蛋白质由一系列氨基酸组成，这些氨基酸与外部环境之间的相互作用决定了蛋白质的“折叠”方式——这决定了其最终的形状，而蛋白质的形状正是其执行功能的基础。

因此，对科技公司来说最有价值的点在于：如果能够基于其氨基酸序列预测蛋白质的形状，就可以将其应用于药物研发、作物改良、可生物降解塑料等各大领域。

而AI的出现，直接推动这项工作进入“突破性时刻”。

通过AI模型，就可以在数亿种不同的蛋白质序列及其底层结构上进行训练，从而完全模拟蛋白质，省去了昂贵的分子动力学模拟计算环节。

在媒体采访中，谷歌DeepMind、英伟达的高管都表示，可用的大量训练数据、计算资源的爆炸和AI算法的进步，这三大因素共同激发了AI在药物研发上的潜力。

Powell表示：

“这三个要素第一次齐聚一堂，这在五年前是不可能的。”

这同样激发了投资热情。根据Pitchbook的数据，自2021年以来，全球AI药物研发初创公司的风投交易已有281笔，投资额达到77亿美元。

数据量是一大瓶颈

不过，通过AI大模型完全模拟蛋白质的这一过程对算力的要求极高，足量的训练数据仍然是一大瓶颈。

合成生物学公司Ginkgo Bioworks的AI负责人Anna Marie Wagner表示，像GPT这样的新型基础模型依赖于强化学习，是一种模仿人类为实现目标而反复训练的学习过程，更依赖于高质量的海量数据。

DeepMind的科学副总裁Pushmeet Kohli更是直观地形容数据量的痛点：

“垃圾进，垃圾出。”

并且，虽然将AI应用于药物研发的潜力十足，但距离真正进入医药市场仍有很长的路要走。

据报道，美国食品药品管理局（FDA）迄今为止已经批准了100多种使用AI或机器学习进行开发的药物候选物的临床试验，但可能需要数年时间才能上市。